## ANALISIS KUALITAS LAYANAN E-COMMERCE MENGGUNAKAN TWITTER
API (Studi Kasus: Tokopedia, Lazada dan Bukalapak)

## ANALYSIS OF E-COMMERCE SERVICE QUALITY USING TWITTER API (Case Studi: Tokopedia, Lazada and Bukalapak)
Anthoni Rivai Pulakiang 1 , I Made Nomo Wiranatha 2 , John Reimon Batmetan 3
1, 2 Magister Teknik Informatika, Fakultas Teknik Industri, Universitas Atma Jaya Yogyakarta
3 Fakultas Teknik, Universitas Negeri manado anthonipulakiang@gmail.com

## Abstrak
Berkembangnya internet memberikan akses yang kuat pada penggunaan media social dan proses  komunikasi  bisnis  dalam  ruang  digital.  Penggunaan  media  social  untuk  melakukan proses  transaksi  bisnis  semakin  ramai  digunakan  dikalangan  generasi  milenial.  Dalam beberapa e-commerce yang sedang berkembang di  Indonesia, banyak evaluasi layanan  yang diberikan oleh pelanggan lewat komentar di social media twitter. Dengan data yang diambil berdasarkan  pencarian  atas  pendapat customer pada  layanan e-commerce yang  terhubung pada  Twitter API  ditemukan  hasil  yang  berbeda  dari  3 e-commerce yang  diteliti.  Hasil  ini menunjukan  bahwa e-commerce yang  paling  banyak  mendapat  komentar  negative  atau evaluasi  dari  pelanggan  ada  pada  Lazada  sedangkan  pada  tokopedia  dan  bukalapak  hasil analisis  menunjukan  kesamaan  presentase.  Artinya  tokopedia  dan  bukalapak  mempunyai tingkat  evaluasi  dan  komentar  negative  yang  sama.  Kedepannya  diharapkan  penggunaan e- commerce di Indonesia semakin baik dan terus memberikan layanan yang baik bagi kepuasan pelanggan.
Kata Kunci: Customer Relationship Menagement, e-commerce, twitter.

## Abstract
The  development  of  the  internet  provides  strong  access  to  the  use  of  social  media  and business  communication  processes  in  the  digital  space. The  use  of  social  media  to  conduct the  business  transaction  process  increasingly  crowded  among  millennial  generations.  In some  of  the  growing  e-commerce  in  Indonesia,  many  evaluation  services  provided  by customers  through  comments  on  social  media  twitter.  With  data  were  taken  based  on  the search  for  customer  opinions  on  e-commerce  services  linked  to  the  Twitter  API  found different results from the 3 e-commerce studied. These results indicate that e-commerce is the most widely received negative comments or evaluation of the customer is on Lazada, while in Tokopedia  and  Bukalapak  analysis  shows  the  similarity  percentage.  This  means  that Tokopedia  and Bukalapak have the same level  of  evaluation  and negative comments.  In the future, it is expected that the use of e-commerce in Indonesia will be better and continue to provide good service for customer satisfaction.
Keywords: Customer Relationship Management, e-commerce, twitter.

## PENDAHULUAN
Sosial  media  merupakan  sarana  yang paling sering digunakan untuk memperlihatkan aktivitas pribadi dan social dari  pengguna  dalam  dunia.  maya.  Dalam hal  ini  sangat  mempengaruhi  informasi yang digunakan dalam mengekspos kegiatan atau aktivitas yang bersifat pribadi. Sehingga  mengakibatkan  krisis  privasi  dari para  pengguna  social  media  (sosmed). Media sosial merupakan salah satu aktivitas online favorit  yang  digunakan  oleh  publik hampir setiap hari[1]. Laporan  yang pernah dikeluarkan  oleh Global  Web  Index pada tahun  2015  lalu  mengenai trend terbaru berkenaan dengan jejaring sosial menemukan bahwa setiap empat menit yang dihabiskan  seseorang  di  internet  digunakan untuk  mengakses  jejaring  sosial,  seiring dengan  peningkatan  penggunaan  internet pada smartphone [2]. Penggunaan  Twitter, berdasarkan  data  PT.  Bakrie  Telecom, memiliki  19,5  juta  pengguna  di  Indonesia dari  total  500  juta  pengguna  global. Laporan  tersebut  juga  menemukan  bahwa kebanyakan  masyarakat  saat  ini  memiliki kurang  lebih  lima  akun  media  social,  di mana  laporan  lainnya  menyatakan  bahwa jejaring  sosial  merupakan  aktivitas  yang paling banyak menghabiskan waktu pengguna  internet  di  masa  sekarang ini[3],[4].
Dalam  penggunaannya  media  sosial sendiri  tidak  lagi  hanya  digunakan  untuk semata-mata berjejaring didunia maya tetapi pada  dewasa  ini  media  sosial  juga  sering digunakan  oleh  generasi  z  untuk  proses penjualan,  pemasaran  produk,  pelayanan konsumen  serta  untuk  proses  bisnis online yang sering dikenal dengan online shop atau belanja online [5].  Meskipun  secara  khusus sudah  ada  aplikasi  yang  dibuat  untuk melakukan  proses  belanja online tersebut seperti  Tokopedia,  Lazada,  Bukalapak  dan
lain-lain,  penggunaan  social  media  sangat berpengaruh  juga  dalam  proses  penjualan online karena  seperti  yang  diuraikan  diatas bahwa  sebagian  besar  masyarakat  generasi sekarang  pasti  mempunyai  akun  dimedia social  seperti Facebook , twitter dan Instagram ,  sehingga  lebih  mempermudah proses  transaksi  penjualan online [6]–[10]. Penggunaan smartphone yang  semakin massiv  memungkinkan  pengguna  untuk melakukan  aktivitas  secara  mobile  atau portable. Misalnya; pembayaran, penyetoran,  pemesanan,  dan  hal  apapun yang mengenai proses bisnis bisa dilakukan menjadi  lebih  mudah  dan  efektif  dari  segi waktu[8], [10]–[12].
Toko online merupakan sarana yang dapat mempermudah untuk melakukan proses jual beli.  Namun  toko online juga  memiliki banyak  kelemahan  seperti  sering  terjadi kasus  penipuan,  barang  yang  dikirim  tidak sesuai dengan pesanan dan lain sebagainya[13],  [14].  Tujuannya  untuk meningkatkan  layanan  mobile  bisnis online shop  lewat  social  media  berdasarkan evaluasi,  kritik,  saran,  kelebihan  serta kekurangan dari online shop [15]–[17] .

## Rumusan Masalah
Berdasarkan  uraian  pada  latar  belakang masalah sebelumnya, maka dapat dirumuskan  pokok  permasalahan  penelitian adalah: Bagaimana menganalisis dan merekomendasi Aplikasi e-Commerce yang baik  bagi  konsumen  dengan  memanfaatkan media jejaring sosial twitter.

## LANDASAN TEORI
E-Commerce
Perdagangan elektronik (electronic commerce, disingkat EC, atau e-commerce) mencangkup  proses  pembelian,  penjualan, transfer,  atau  pertukaran  produk,  layanan
atau  informasi  melalui  jaringan  komputer, termasuk internet[18]

## Twitter API
API
Twitter atau Application Programming Interface (API) twitter adalah suatu program atau aplikasi yang disediakan oleh twitter untuk mempermudah developer lain dalam mengakses informasi yang ada di website twitter. Pendaftaran sebagai developer aplikasi twitter
untuk menggunakan  API  twitter  dapat  dilakukan di  lama  https://dev.twitter.com.  Setelah mendaftar  developer  akan  mendapatkan consumer  key,  consumer  access,  access token  dan  access  token  secret  yang  akan digunakan  sebagai  syarat  otentifikasi  dari aplikasi yang akan kita bangun. Tujuan dari otentifikasi adalah untuk hak akses developer dalam  mengunduh data  yang  ada di twitter.[19]

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan langkah- langkah berikut:
1) PengumpulanData
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah data tweet dari twitter tentang kualitas  layanan e-commerce yang dirasakan oleh customer.
2) Preprocessing
Preprocessing data  tweet dilakukan bertujuan  untuk  menyeragamkan  bentuk kata, menghilangkan noise dan mengurangi volume kata saat melakukan alanisis  data  sentimen.  Prosesnya  dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 1. Proses Preprocessing data tweet

## 3) AnalisaData
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  untuk menganalisa  dan  mengolah  hasil  dari data  yang  telah  dikumpulkan.  Hasil analisis  dari  data  yang  ada  diharapkan dapat  mengetahui  layanan e-commerce mana  yang  paling  sering  dikeluhkan oleh customer .

## HASIL PEMBAHASAN Proses pengumpulan data
Proses  pengambilan  data  dilakukan melalui  pencarian  pendapat customer pada layanan e-commerce yang  terhubung  pada Twitter  API.  Hasil  pencarian  tersebut berupa  data  kotor  atau  tweet  kotor  yang belum  di  olah  dan  dianalisis.  Setelah  itu dilakukan prerpocessing data untuk membersihkan  data.  Data  Tweet  di  peroleh dari  Search  API  yang  di  sediakan  oleh twitter,  kemudian  data  dari  API  tersebut  di disimpan pada database. Pada saat pengumpulan  data  penelitian  ini,  peneliti memasukan  3  keyword  berupa  LazadaID, tokopediacare dan bukalapak untuk mendapat tweet dari customer tentang opini pada  objek  penelitian e-commerce tersebut. Tampilan  tweet  positif  dan  negative  dapat dilihat pada gambar 1 dan 2.
Contoh Tampilan tweet (negative & positive)
Gambar 1. Tampilan tweet positif
Gambar 2. Tampilan tweet negatif

## Preprocessing
Tahap  preprocessing adalah  tahap dimana  data  di  download  dari  social  media twitter,  lalu  proses case  folding, proses cleaning, dan proses stop removal .
Case Folding Process
Tahap case folding process adalah tahap memperbaiki komentar atau tweet dari yang awlnya  mempunya  huruf  capital  menjadi lowercase (huruf kecil) semuanya. Langkah-langkah case  folding  process dapat dilihat  pada  salah  satu  contoh tweets berikut: “apa memang selama ini @TokopediaCare?"  dirubah  menjadi  “apa memang  selama  ini  @tokopediacare?”. Prosesnya dapat dilihat pada table 1.
Tabel 1. Proses case folding Teks sebelum dilakukan proses Case Folding Lihat barang promo menarik di @tokopedia, masuk ke cart, check out deh, transfer via virtual account. Sudah lebih dari 7 jam belum terverifikasi, apa memang selama ini @TokopediaCare? Mohon follow up nya, thx a lot Teks sesudah dilakukan proses Case Folding
lihat barang promo menarik di @tokopedia, masuk ke cart, check out deh, transfer via virtual account.
sudah lebih dari 7 jam belum terverifikasi, apa memang selama ini @tokopediacare? mohon follow up nya, thx a lot

## Cleaning data process
Dari data yang diambil di social media twitter  ada  beberapa  komponen  yang  biasa ada di tweet atau komentar seseorang yakni, komponen  username,  komponen  URL ( Uniform  Resource  Locator ),  dan  dan komponen  “RT”  (tanda  retweet).  Dari  tiga komponen  yang  ada  yaitu username ,  URL, dan “RT” tidak memiliki pengaruh terhadap nilai  sentimen,  oleh  karena  itu  ketiga komponen  itu    akan  dibuang  dan  tidak digunakan lagi. Komponen seperti
username dapat  diidentifikasikan  dengan munculnya  karakter  „@‟.  Selain  pada komponen username ,  karakter  ini  („@‟) sering  juga  digunakan  untuk  memanggil dan men-tag suatu tempat dan nama seperti @tokopedia. Tetapi nama tempat juga tidak memberikan pengaruh yang signifikan pada saat  menganalisis  sentimen  lewat  tweer pelanggan,  sehingga  nama  tempat  tersebut juga harus dihapus.  yang dapat dilihat pada table  2.  Langkah-langkah  pada  tahap cleaning data dapat dilihat pada table 2.
Tabel 2. Cleaning data process
Teks sebelum dilakukan proses Cleanning More lihat barang promo menarik di @tokopedia, masuk ke cart, check out deh, transfer via virtual account. sudah lebih dari 7 jam belum terverifikasi, apa memang selama ini @tokopediacare?
mohon follow up nya, thx a lot Teks sesudah dilakukan proses Cleanning lihat barang promo menarik di, masuk ke cart, check out deh, transfer via virtual account. sudah lebih dari 7 jam belum terverifikasi,
apa memang selama ini? mohon follow up nya, thx a lot

## Stopword Removal
Tahap Stopword Removal adalah proses pembuangan  kata  yang  tidak  memiliki  arti atau  tidak  relevan.  Contohnya  kumpulan tweets  yang  telah  melewati  tahap cleaning dihilangkan karakter, tanda baca, serta kata- kata umum yang tidak memiliki makna atau informasi yang dibutuhkan dalam menganalisis  sentimen.  Prosesnya  dapat dilihat pada table 3.
Tabel 3. Proses stopword removal Teks sebelum
dilakukan proses stopword removal More lihat barang promo menarik di, masuk ke cart, check out deh,
transfer via virtual account. sudah lebih dari 7 jam belum terverifikasi, apa memang
selama ini? mohon follow up nya, thx a lot
Teks sesudah dilakukan proses stopword removal
lihat barang promo menarik di masuk ke cart check out deh
transfer via virtual account sudah lebih dari 7 jam belum terverifikasi apa memang selama ini mohon follow up nya thx a lot

## Analisa
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  untuk menganalisa  dan  mengolah  hasil  dari  data yang telah dikumpulkan. Dari data yang ada dibagi  menjadi  2  opini  atau  pendapat  yaitu pendapat  positif  dan  pendapat  negatif. Setelah  itu  di  bandingkan  dari  3 m- commerce yang  ada  untuk  menentukan tingkat  opini  yang  paling  banyak  dalam bentuk  presentase.  Langkah  berikutnya dilakukan  proses  mencari  layanan  yang paling  banyak  dikeluhkan  oleh customer dan  diurutkan  dari  yang  paling  rendah sampai  paling  tinggi,  kemudian  dibuat dalam bentuk diagram presentase. Tahap ini juga  kita  dapat  mengetahui  mana e- commerce yang  memiliki  tingkat  keluhan yang  paling  banyak  dan  sedikit.  Sehingga dengan  yang  hasil  yang  diperoleh  dapat menjadi tolak ukur untuk e-commerce yang lain  dalam  meningkatkan  kualitas  layanan mereka  dan  dapat  memberikan  informasi yang baik  bagi  pengguna dalam melakukan proses  pembelian  pada  setiap e-commerce yang  ada  di  Indonesia.  Dalam  melakukan transaksi juga perlu melihat dan memilih e- commerce dengan  baik  agar  terhindar  dari berbagai ancaman dunia internet.

## Proses Presentase
Dari data yang ada diolah dan dianalisis ditemukan  bahwa  sebagian  besar  pengguna melakukan    keluhan    layanan  dari  setiap e- commerce dibandingkan  dengan  komentar
atau  tweet  positif.  Hasilnya  dapa  dilihat pada gambar berikut.
Gambar 3. Presentase keluhan pelanggan.
Tingkat  presentase  keluhan  layanan (admin,  respon  admin,  bagian  pemesanan, proses  refound,  bagian  pengiriman,  bagian tracking,  bagian  kurir).  Hasil  analisis keluhan  pelanggan  pada e-commerce dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Presentase keluhan pelanggan pada 3 layanan e-commerce .
No Keluha n Layana n Presentase Laza da Bukala pak Tokope dia Gabun gan E- Comme rce 1 Update status pesanan lama 17,86 % 11,54% 26,92% 18,75% 2 Trackin g bermasa lah 3,57 % 19,23% 7,69% 10% 3 System pembay aran atau top-up bermasa lah 7,14 % 11,54% 34,61% 17,5% 4 Quality control pelapak buruk 7,14 % 7,69% - 5% 5 Produk cacat 17,86 % - 3,85% 7,5%
atau palsu
6 Refound atau return bermasa lah 17,86 % 7,69% 3,85% 10%
7 Penipua n 3,57 % 3,85% 3,85% 3,75% 8 Pengiri man barang bermasa lah 17,86 % 11,54% 3,85% 11,25% 9 System atau server error - 15,38% 7,69% 7,5% 10 CS slow respond 7,14 % 11,54% - 6,25% 11 Fitur shake mengga nggu - - 7,69% 2,5%
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa ada  perbedaan  presentase  jumlah  keluhan dari  tiga e-commerce yang  di  teliti.
Perbedaan  ini  menunjukan  bahwa  setiap konsumen  memiliki  tingkat  keluhan  sesuai dengan  kualitas  layanan.  Pada e-commerce Lazada  terdapat  4  tingkat  keluhan  yang paling  tinggi  yaitu  pada  poin  Update  status pesanan  lama,  Produk  cacat  atau  palsu, Refound  atau  return  bermasalah,  dan Pengiriman barang bermasalah dengan nilai 17,86%.  Pada e-commerce bukalapak  2 poin  yang  menempati  posisi  paling  tinggi yaitu  “Trackring  bermasalah  dan  system atau  server  error”  dengan  nilai  presentase 19,23% dan 15,38%. Dan pada e-commerce tokopedia  tingkat  keluhan  yang  paling tinggi  terdapat  pada  “system  pembayaran atau  proses  top-up  bermasalah  dan  update status  pesanan  lama”  dengan  presentase 34,61%  dan  26,92%.  Jika  ketiganya digabung tingkat keluhan yang paling tinggi berada pada system pembayaran atau proses top-up  bermasalah  dan  update  status
pesanan  lama”  dengan  presentase  18,75% dan 17,5%.

## KESIMPULAN
Kesimpulannya adalah kita dapat melihat  dan  menilai  dari  3 e-commerce yang  sedang  berkembang  di  Indonesia, mana e-commerce yang  memiliki  tingkat layanan  yang  baik  dan  mana e-commerce yang  layanannya  banyak  dikeluhkan  oleh pelanggan. Dalam hal ini Lazada merupakan e-commerce yang paling banyak dikeluhkan layanannya. Untuk itu kedepannya  diharapkan  penelitian  ini  dapat membantu  perusahan e-commerce untuk mengevaluasi  diri  dan  system  yang  sedang dijalankan  dan  memperbaiki  proses  bisnis yang  menjadi  evaluasi  dari  pelanggan  agar menjadi lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]R.  A.  Setiawan  and  D.  B.  Setyohadi, “ Understanding  customers  ’  intention to  use  social  network  sites  as complaint  channel :  an  analysis  of young  customers  ’  perspectives ,”  2nd Int.  Conf.  Energy,  Environ.  Inf.  Syst. (ICENIS  2017),  vol.  31,  p.  11014, 2018.
[2]R. Juwita, “M edia Sosial dan Perkembangan Komunikasi
Korporat ,”  J.  Penelit.  Komun.,  vol.
20, no. 1, pp. 47–60, 2017.
[3]O.  T.  Prayitno,  O.  Cizela,  A.  A.
Damiani,  and  D.  B.  Setyohadi,
“ Regulatory Framework Creation Analysis to Reduce Security Risks The Use  of  Social  Media  in  Companies ,”
Int.  Conf.  Inf.  Tech.,  Comput.  Electr.
Eng., pp. 235–238, 2017.
[4]I.  A.  Syaiful,  A.  Verdaningrum,  and  K.
Sari, “ Faktor-faktor yang
Memengaruhi  Perilaku  Konsumen
dalam  Bertransaksi  di  Media  Sosial ,” vol. 1, no. 1, pp. 95–112, 2016.
[5]B.  A.  W.  Wirawan,  Suyoto,  and  A.  D. Budiyanto, “ Perancangan Model Konseptual Penggunaan Dan
Penerimaan  Media  Sosial  Untuk  M- Bisnis, ”  J.  Sist.  Dan  Inform.,  vol.  11,
no. 1, pp. 28–34, 2016.
[6]G.  Aprinta,  “F ungsi  Media  Online sebagai  Media  Literasi  Budaya  bagi Generasi Muda ,” The Messenger, vol.
5, no. 1, pp. 16–30, 2013.
[7]S.  Priambada,  “ Manfaat  Penggunaan Media  Sosial  Pada  Usaha  Kecil Menegah (UKM) ,”  Sesindo,  no. November, pp. 2–3, 2015.
[8]D.  S.  Pamungkas,  N.  A.  Setiyanto,  and E.  Dolphina,  “ Analisis  Sentiment Pada Sosial Media Twitter Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier
Terhadap  Kata  Kunci  ‘Kurikulum 2013’’ ,  J.  Teknol.  Inf.,  vol.  14,  no.  4, pp. 299–314, 2015.
[9]N.  D.  Mentari,  M.  A.  Fauzi,  and  L. Muflikhah, “ Analisis
Sentimen Kurikulum  2013  Pada  Sosial  Media
Twitter  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor  dan  Fe  .... ,” vol. 2, no. August, pp. 2739–2743, 2018.
[10]N.  B.  Classifier,  “A nalisis  Sentiment
Pada Sosial Media Twitter
Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier Terhadap  Kata, ”  vol.  14,  no.  4,  pp. 299–314, 2013.
[11]B.  Supradono  and  A.  N.  Hanum,
“ Peran Sosial Media untuk Manajemen Hubungan dengan Pelanggan pada Layanan E- Commerce ,” Vallue Added, vol. 7, no.
2, pp. 33–45, 2011.
[12]P. M. F. Coelho, P. P. Correia, and I. G. Medina,  “ Social  Media:  A  New  Way
of Public and Political Communication  in  Digital  Media,”
Int.  J.  Interact. Mob.  Technol.,  vol. 11, no. 6, p. 150, 2017.
[13]S. Kasus, D. I. Bank, B. P. D. Diy, P. T. Prasetyaningrum, and I. Wisnubhadra,
“S OCIAL
CUSTOMER

## RELATIONSHIP MANAGEMENT
SEBAGAI  STRATEGI  BISNIS  PADA BANK ,”  TELEMATIKA,  vol.  13,  no.
01, pp. 52–58, 2016.
[14]P.  Lukas,  T.  Fandy,  and  Suyoto,  “ M- Commerce  In  Indonesia:  Problems  & Prospects ,” Ijcait ,  vol.  I,  no.  Ii,  pp. 71–76, 2012.
[15]S. T. Heru and R. Siti, “P engklasifikasian  topik  dan  analisis sentimen dalam media sosial ,” Snasti ,
2013.
[16]N.  M.  S.  Hadna,  P.  I.  Santosa,  and  W. W. Winarno, “ Studi Literatur Tentang Perbandingan  Metode  untuk  Proses Analisis  Sentimen  di  Twitter ,” Semin.
Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol. 2016, no. Sentika, pp. 57–64, 2016.
[17]I.  F.  Rozi,  S.  H.  Pramono,  and  E.  A. Dahlan, “ Implementasi Opinion
Mining  (  Analisis  Sentimen  )  untuk Ekstraksi  Data  Opini  Publik  pada
Perguruan  Tinggi ,”  Electr.  Power,
Electron.
Commun. Control.
Informatics  Semin . ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 37–43, 2012.
[18]Turban,  David  K,  J.  Lee,  T.  Liang,  D. Turban.  2012. Electronic  Commerce 7th Edition . United States: Pearson.
[19]Jaka  Eka  Sembodo,  Erwin  Budi Setiawan,  ZK  Abdurahman  Baizal, Data Crawling Otomatis Pada
Twitter ,  Indonesia  Symposium  on Computing  (IndoSC)  2016,  24-25 September,  2016.  PP  11-16,  ISSN 2460-3295,2016